Rasgele bir sorun için bir sinir ağının topolojisi seçimini nasıl otomatikleştirebilirim?


14

Var olan bir topolojiye (algılayıcı, Konohen, vb.) Sığamayacağım bir sinir ağı ile ilgili bir sorunu çözmek istediğimi veya bunların varlığının farkında olmadığımı veya onların anlayamadığımı varsayalım mekaniği ve onun yerine kendime güveniyorum.

Bir sinir ağının keyfi bir sorun için topolojisinin seçimini (yani katman sayısı, aktivasyonların türü, bağlantıların türü ve yönü, vb.) Nasıl otomatikleştirebilirim?

Yeni başlayan biriyim, ancak bazı topolojilerde (veya en azından algılayıcılarda) gizli katmanların nöronları matematiksel olarak anlamlı bir bağlam ifade etmediği için iç mekaniği anlamak imkansız değilse de çok zor olduğunu fark ettim.

Yanıtlar:


11

Bu durumda, muhtemelen kendi başına çalışmak yerine bir topoloji üretmek için genetik bir algoritma kullanmak isteyeceksiniz. Şahsen NEAT'ı (Artırıcı Topolojilerin NeuroEvolution) sevdim .

Orijinal NEAT kağıdı, bağlantılar için gelişen ağırlıkları içerir, ancak yalnızca bir topoloji istiyorsanız, bunun yerine bir ağırlıklandırma algoritması kullanabilirsiniz. Hangisini kullanacağınızdan emin değilseniz, etkinleştirme işlevlerini de karıştırabilirsiniz. Burada backpropagation ve çoklu nöron tiplerinin kullanımına bir örnek verilmiştir.


Sitemizi kullandığınızda şunları okuyup anladığınızı kabul etmiş olursunuz: Çerez Politikası ve Gizlilik Politikası.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.